深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
761	2025-09-14	Enhancing deep chemical reaction prediction with advanced chirality and fragment representation 2025-Sep-11, Chemical communications (Cambridge, England) DOI:10.1039/d5cc02641e PMID:40932372	研究论文	本研究提出并评估了fragSMILES分子表示法，在深度学习有机反应预测中提升了手性和片段表示能力	fragSMILES在文本形式中编码分子子结构和手性信息，实现了紧凑且表达力强的分子表示，并在立体化学反应信息识别方面表现卓越	NA	改进有机反应预测的深度学习模型，特别关注手性识别和合成规划	有机分子及其反应	自然语言处理	NA	深度学习	NA	文本（分子表示）	NA
762	2025-09-14	Evaluation of paediatric head CT radiation dose in Jordan: A new national diagnostic reference level survey 2025-Sep-11, Radiography (London, England : 1995) DOI:10.1016/j.radi.2025.103158 PMID:40939270	研究论文	评估约旦儿童头部CT扫描的辐射剂量，并建立国家诊断参考水平	首次在约旦开展多中心研究，针对不同年龄组儿童建立头部CT的国家诊断参考水平（DRLs）	由于医院间患者体重数据不一致，采用年龄分组而非体重分组，存在方法学局限	评估儿童头部CT辐射剂量并建立国家诊断参考水平以减少剂量差异	1550例约旦八家医院进行的儿童头部CT检查	医学影像	神经系统疾病	CT扫描，剂量测量（CTDIvol和DLP）	NA	医疗影像剂量数据	1550例儿童头部CT检查，按年龄分为<1岁、1-5岁、5-10岁和10-15岁四组
763	2025-09-14	Enhanced spatiotemporal mapping of urban wetland microplastics: An interpretable CNN-GRU approach using satellite imagery and limited samples 2025-Sep-11, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.119003 PMID:40939309	研究论文	本研究构建了一个可解释的CNN-GRU模型，结合卫星遥感和有限实地样本分析城市湿地微塑料污染的时空分布特征	首次将可解释深度学习模型（CNN-GRU）与卫星遥感数据结合，利用有限样本实现城市湿地微塑料的高精度时空制图	模型可靠性依赖于微塑料与藻类含量的相关性，这种关系在不同水生生态系统中可能存在差异	开发基于遥感技术的城市湿地微塑料污染监测方法	广州车陂流域湿地的微塑料污染	环境遥感	NA	卫星遥感(SRS), SHAP可解释性分析	CNN-GRU混合模型	卫星影像, 实地采样数据	有限实地样本（具体数量未明确说明）
764	2025-09-14	A Gabor-enhanced deep learning approach with dual-attention for 3D MRI brain tumor segmentation 2025-Sep-11, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111047 PMID:40939459	研究论文	提出一种结合Gabor增强和双注意力机制的深度学习模型，用于3D MRI脑肿瘤分割	在U-Net输入层添加可训练Gabor卷积层捕获丰富纹理特征，并集成双注意力模块（Squeeze-and-Excitation块和Attention Gates）提升特征选择能力	NA	提升3D脑肿瘤MRI分割的准确性和鲁棒性	脑肿瘤MRI图像	数字病理	脑肿瘤	MRI	U-Net with Gabor convolution and dual-attention	3D MRI图像	BraTS2021数据集（具体样本数未明确说明）
765	2025-09-14	The coming era of nudge drugs for cancer 2025-Sep-11, Cancer cell IF:48.8Q1 DOI:10.1016/j.ccell.2025.08.004 PMID:40939589	研究论文	提出一种基于逐步重塑肿瘤微环境的晚期癌症治疗新策略	利用深度学习分析扰动肿瘤的单细胞图谱，设计序贯应用的'微调药物'实现肿瘤微环境状态逐步转化	NA	开发晚期癌症治疗新方法	肿瘤微环境（TMEs）	数字病理学	癌症	单细胞图谱分析，深度学习	深度学习	单细胞数据	NA
766	2025-09-14	Ultrasound Assessment of Muscle Atrophy During Short- and Medium-Term Head-Down Bed Rest 2025-Sep-11, Ultrasound in medicine & biology DOI:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.08.006 PMID:40940229	研究论文	本研究探讨超声技术结合深度学习评估头低位卧床模型中肌肉萎缩的可行性	开发双编码器并行深度学习模型，融合B超图像和射频信号，并引入坐标注意力和像素注意力机制提升特征识别能力	样本量较小（仅6只猕猴），需进一步验证在更大样本和人类中的适用性	评估超声技术在微重力环境下监测肌肉萎缩进展的可行性	猕猴在头低位卧床模型中的肌肉组织	医学影像分析	肌肉萎缩	B超成像、射频信号采集、深度学习	双编码器并行深度学习模型（含Coordinate Attention和Pixel-attention模块）	超声图像（B-mode）和射频信号	6只猕猴进行40天头低位卧床实验
767	2025-09-14	OmicsTweezer: A distribution-independent cell deconvolution model for multi-omics Data 2025-Sep-10, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100950 PMID:40675159	研究论文	开发了一种不依赖分布的细胞反卷积模型OmicsTweezer，用于多组学数据	整合最优传输与深度学习，在共享潜在空间中对齐模拟和真实数据，有效缓解数据偏移和组学间分布差异	NA	解决批量数据与参考单细胞数据之间的批次效应问题，实现准确细胞类型比例估计	批量RNA-seq、批量蛋白质组学和空间转录组学数据	生物信息学	前列腺癌、结肠癌	RNA-seq, proteomics, spatial transcriptomics	深度学习与最优传输整合模型	多组学数据	模拟和真实数据集（具体数量未说明）
768	2025-09-14	A multidimensional deep ensemble learning model predicts pathological response and outcomes in esophageal squamous cell carcinoma treated with neoadjuvant chemoradiotherapy from pretreatment CT imaging: A multicenter study 2025-Sep-10, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.111133 PMID:40939680	研究论文	开发并验证一种基于治疗前CT影像的多维深度集成学习模型，用于预测食管鳞癌患者新辅助放化疗后的病理完全缓解和预后风险分层	提出结合影像组学和3D卷积神经网络的多维深度集成学习模型DELRN，在多个中心队列中验证其预测性能优于单一模型	回顾性研究设计，需要未来前瞻性多中心验证	预测食管鳞癌患者新辅助放化疗后的病理反应和治疗结果	接受新辅助放化疗的局部晚期食管鳞癌患者	医学影像分析	食管癌	CT影像分析	集成学习模型（结合影像组学和3D CNN）	医学影像（CT）	485例患者（来自4家医院的多中心队列）
769	2025-09-14	Artificial intelligence in medical imaging empowers precision neoadjuvant immunochemotherapy in esophageal squamous cell carcinoma 2025-Sep-09, Journal for immunotherapy of cancer IF:10.3Q1 DOI:10.1136/jitc-2025-012468 PMID:40930744	研究论文	本文探讨人工智能在医学影像中预测食管鳞状细胞癌新辅助免疫化疗疗效的应用	结合影像组学和深度学习从临床CT图像中自主提取高通量特征，揭示传统评估难以察觉的生物异质性	未提及具体模型性能指标或验证数据集局限性	开发精准预测新辅助免疫化疗疗效的工具以指导临床决策	局部晚期食管鳞状细胞癌患者	医学影像分析	食管癌	放射组学与深度学习结合	深度学习模型	临床CT图像	NA
770	2025-09-14	Two step approach for detecting and segmenting the second mesiobuccal canal of maxillary first molars on cone beam computed tomography (CBCT) images via artificial intelligence 2025-Sep-08, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-025-06796-4 PMID:40926256	研究论文	本研究开发了一种基于CNN和U-Net的定制深度学习模型，用于在CBCT图像中检测和分割上颌第一磨牙的第二近颊根管（MB2）	采用两步人工智能方法（分类+分割）处理CBCT图像中的MB2根管，结合定制CNN和U-Net模型	样本量较小（仅37名患者），模型测试的AUC值较低（0.57），可能存在泛化能力限制	评估人工智能模型在CBCT图像中检测和分割上颌第一磨牙MB2根管的准确性	上颌第一磨牙的第二近颊根管（MB2）	数字病理	牙科疾病	锥形束计算机断层扫描（CBCT）	CNN, U-Net	医学影像	37名患者的CBCT扫描数据
771	2025-09-14	DG-TTA: Out-of-Domain Medical Image Segmentation Through Augmentation, Descriptor-Driven Domain Generalization, and Test-Time Adaptation 2025-Sep-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175603 PMID:40943032	研究论文	提出一种结合域泛化预训练和测试时适应的方法，用于提升医学图像分割模型在未知域上的性能	引入SSC描述子和GIN强度增强的组合实现最优泛化，并提出基于一致性的测试时适应方案	NA	解决预训练医学分割模型在域外图像上性能不足的问题	3D CT和MRI医学图像	计算机视觉	NA	深度学习分割	CNN（基于上下文推测）	3D医学图像	五个公开数据集，包含腹部、脊柱和心脏影像
772	2025-09-14	A Study on Light Preference in Gilts via Behavioral Pattern Analysis 2025-Sep-07, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15172620 PMID:40941415	研究论文	通过行为模式分析研究后备母猪的光照偏好，为猪舍精准照明系统设计提供依据	开发动态多色自选系统，结合RGBW-LED阵列和YOLOv8n深度学习框架量化母猪时空行为分布	样本量较小（24头母猪），研究周期为五周，未考虑其他环境因素的交互影响	确定人工光照下后备母猪的最优光环境，提升动物福利和繁殖性能	24头未产仔母猪（gilts）	动物行为学	NA	实时图像识别技术，YOLOv8n深度学习框架	YOLOv8n	视频图像数据	24头后备母猪，在五种光色（白/黄/绿/蓝/红）环境中进行五周观察
773	2025-09-14	Deep Learning-Based DNA Methylation Detection in Cervical Cancer Using the One-Hot Character Representation Technique 2025-Sep-07, Diagnostics (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/diagnostics15172263 PMID:40941751	研究论文	本研究提出了一种基于UNet架构和独热字符编码技术的深度学习框架，用于宫颈癌DNA甲基化预测	采用创新的独热字符编码技术（单体和二聚体策略）与UNet架构结合，在DNA甲基化预测中实现了优越性能	NA	开发可靠的深度学习工具用于宫颈癌表观遗传修饰的早期检测	宫颈癌相关的五个基因启动子区域	机器学习	宫颈癌	DNA甲基化检测	UNet	DNA序列数据	5000、10000和20000个CG位点，使用100bp、200bp和300bp窗口大小
774	2025-09-14	Maize Kernel Batch Counting System Based on YOLOv8-ByteTrack 2025-Sep-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175584 PMID:40943013	研究论文	基于YOLOv8-ByteTrack的玉米籽粒实时掉落计数系统，用于食品加工自动化监测	创新性地结合YOLOv8目标检测框架与ByteTrack多目标跟踪算法，解决高速运动和遮挡导致的计数误差	NA	提升玉米籽粒掉落计数的准确性和鲁棒性，支持作物产量预测和食品加工质量监控	玉米籽粒	计算机视觉	NA	深度学习，高速摄像	CNN, YOLOv8, ByteTrack	视频	NA
775	2025-09-14	5G High-Precision Positioning in GNSS-Denied Environments Using a Positional Encoding-Enhanced Deep Residual Network 2025-Sep-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175578 PMID:40943007	研究论文	提出一种基于位置编码增强的深度残差网络PE-MSRN，用于在GNSS拒止环境中实现5G高精度定位	通过位置编码机制将原始AOA数据转换为丰富空间特征并映射为2D图像，结合多尺度残差网络同时捕捉细粒度局部模式和大规模空间依赖关系	NA	解决复杂多径环境下5G高精度定位的挑战	5G信道状态信息(CSI)中的空间信息	机器学习	NA	深度学习，多源信息融合	PE-MSRN（位置编码多尺度残差网络），ResNet，CNN	5G CSI数据，AOA数据，2D图像	覆盖多种定位场景的数据集，包括室内自动驾驶和智能工厂工具追踪等模拟场景
776	2025-09-14	Prognostic Associations and Functional Implications of Angiogenesis-Related miRNA Variants in Ischemic Stroke 2025-Sep-05, Cells IF:5.1Q2 DOI:10.3390/cells14171389 PMID:40940802	研究论文	本研究探讨血管生成相关miRNA基因多态性与缺血性卒中风险的关联及其功能意义	发现rs13137和rs4636297两个miRNA变异与卒中风险显著相关，并利用深度学习模型评估基因-基因和基因-环境交互作用	NA	识别缺血性卒中的遗传生物标志物以改善早期诊断、风险预测和治疗	缺血性卒中患者及对照人群	生物信息学	缺血性卒中	基因分型、深度学习	深度学习模型	遗传数据、临床数据	基于人群的病例对照设计（具体样本量未明确说明）
777	2025-09-14	Efficient Tissue Detection in Whole-Slide Images Using Classical and Hybrid Methods: Benchmark on TCGA Cancer Cohorts 2025-Sep-05, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17172918 PMID:40941015	研究论文	本研究在TCGA癌症队列中评估了四种全玻片图像组织检测方法的性能，包括传统方法和新型混合方法	提出了一种无需标注的Double-Pass混合方法，在CPU上实现了接近深度学习模型的精度，但处理速度显著更快	NA	比较不同组织检测方法在全玻片图像处理中的准确性和效率	3322个来自TCGA九个癌症队列的全玻片图像	数字病理学	癌症	图像处理、机器学习	Otsu阈值法、K-Means聚类、Double-Pass混合方法、UNet++	图像	3322个全玻片图像，涵盖九种癌症类型
778	2025-09-14	Deep Learning-Driven Intelligent Fluorescent Probes: Advancements in Molecular Design for Accurate Food Safety Detection 2025-Sep-05, Foods (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/foods14173114 PMID:40941229	综述	探讨深度学习在荧光传感技术中用于智能探针设计和复杂信号分析的最新进展	整合深度学习非线性建模与模式识别能力，优化荧光探针分子设计并提升复杂食品基质中信号解析精度	未涉及具体实验验证数据，主要基于理论和方法论层面的讨论	推动食品安全检测技术发展，通过智能方法提升荧光传感的准确性与效率	荧光探针分子结构与性质、复杂荧光信号	机器学习	NA	荧光传感	深度学习（DL）	分子结构数据、光学信号数据	NA
779	2025-09-14	Real-Time Pig Weight Assessment and Carbon Footprint Monitoring Based on Computer Vision 2025-Sep-05, Animals : an open access journal from MDPI IF:2.7Q1 DOI:10.3390/ani15172611 PMID:40941406	研究论文	基于计算机视觉的实时猪只体重评估与碳足迹监测研究	提出轻量化深度学习模型EcoSegLite，结合ShuffleNetV2、LDConv和ACmix模块，在资源受限环境下实现高精度实时体重估计，并与生命周期评估框架整合优化饲喂策略	研究仅基于63头猪的样本数据，时间和样本规模可能存在局限性	通过优化饲喂策略减少养猪生产的碳足迹，实现碳达峰和碳中和目标	生猪生长过程	计算机视觉	NA	深度学习，生命周期评估(LCA)	EcoSegLite（基于CNN的轻量化模型）	图像	63头猪（2024年12月至2025年5月偏关农场全生命周期监测）
780	2025-09-14	Integrating Artificial Intelligence and Biotechnology to Enhance Cold Stress Resilience in Legumes 2025-Sep-05, Plants (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/plants14172784 PMID:40941948	综述	本文综述了人工智能与生物技术整合提升豆类作物抗寒性的研究进展与应用策略	整合AI与高通量表型分析实现症状前冷害早期检测（准确率>95%），并结合多组学数据加速抗寒育种进程	多组学数据标准化不足及资源有限地区的成本限制	增强豆类作物抗寒性以应对气候变化对粮食安全的威胁	鹰嘴豆、大豆、小扁豆和豇豆等主要豆类作物	农业生物技术	NA	多组学分析、高通量表型分析、基因组选择、高光谱/热成像技术	CNN-LSTM混合深度学习模型	基因组数据、表型图像数据、环境传感器数据	基于数十万SNPs的基因组估计育种值（GEBVs）